如何加载.trt模型推理
时间: 2023-06-05 12:07:33 浏览: 278
您好!我了解您的要求,并希望能够为您回答问题。关于如何加载.trt模型进行推理,您可以按照以下步骤来操作:
1.首先,您需要使用TensorRT SDK将您的模型转换为.trt文件,这可以通过使用TensorRT提供的命令行工具或使用TensorRT的API来完成。
2.接下来,您需要使用TensorRT的C++ API来加载.trt文件。在加载.trt文件之前,您需要创建一个TensorRT runtime对象。您可以使用以下代码来创建:
```C++
nvinfer1::IRuntime* runtime = nvinfer1::createInferRuntime(gLogger);
```
3.创建完TensorRT runtime对象之后,您可以使用以下代码来加载您的.trt文件:
```C++
std::ifstream file(model_path, std::ios::binary);
file.seekg(0, std::ios::end);
const int model_size = file.tellg();
std::unique_ptr<char[]> model_data(new char[model_size]);
file.seekg(0, std::ios::beg);
file.read(model_data.get(), model_size);
nvinfer1::ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(model_data.get(), model_size, nullptr);
```
4.加载完成之后,您可以使用以下代码来创建一个TensorRT execution context:
```C++
nvinfer1::IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();
```
5.最后,您可以使用以下代码将输入数据传递给执行上下文,运行推理,并获取输出数据:
```C++
//创建输入输出缓冲区
void** buffers = new void*[engine->getNbBindings()];
int input_index = engine->getBindingIndex(input_name);
int output_index = engine->getBindingIndex(output_name);
cudaMalloc(&buffers[input_index], input_size * sizeof(float));
cudaMalloc(&buffers[output_index], output_size * sizeof(float));
//将输入数据复制到输入缓冲区
cudaMemcpy(buffers[input_index], input_data, input_size * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
//运行推理
context->executeV2(buffers);
//将输出数据从输出缓冲区复制回主机
cudaMemcpy(output_data, buffers[output_index], output_size * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
```
希望以上信息能够帮助您完成加载.trt模型的推理操作。如果您有任何疑问,请随时联系我!